PCE的定位是什么？ PCE计划的定位是联合共拓商业模式下的机会点协同机制。在这个协同机制中，伙伴与华为云就像“一个团队”基于共享机会点进行联合拓展，包括机会点识别、分享机会点、机会点确认、达成销售。 父主题： 机会点共享

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多数场景下的问题可以通过日志报错信息直接定位。若日志的信息不能定位问题，您可以通过设置环境变量调整日志等级，打印更多调试日志。 关于如何对MindSpore Lite遇到的问题进行定位与解决，请参见MindSpore Lite官网提供的问题定位指南。 父主题： 常见问题

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隐藏：勾选后，页面上会隐藏该字段。 宽度：字段配置框宽度占页面宽度的比例。 默认值：支持设置如下默认值。 其他字段值：该表单内的其他定位组件、关联记录中的定位字段。 关联数据：关联已有数据，即取查询到的，最新的一条数据作为默认值。 图2 配置默认值 公式编辑：给表单中的某个字段编辑公式

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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） （收费站2，（车牌号1，通过时间，通过的第2个收费站）） （收费站4，（车牌号1，通过时间，通过的第3个收费站）） （收费站5，（车牌号1，通过时间，通过的第4个收费站）） 根据收费站聚合数据。 收费站1，[（车牌号1，通过时间，通过的第1个收费站），（车牌号2，通过时间，通

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网信算备520111252474601240045号 算法基本原理 分身数字人驱动算法是指通过深度学习生成数字人驱动模型，模型生成后，输入音频来合成数字人视频的一种技术。 其基本情况包括： 输入数据：真人视频、音频。 算法原理：通过深度学习算法来学习真人视频，生成驱动该真人形象的数字人模型。通过该模型输入音频，合成数字人视频。

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工作流简介 车牌检测与识别技术对于交通管理智能化、提高交通执法的稳定性具有重要意义。 ModelArts Pro 提供无监督车牌检测工作流，基于高精度的无监督车牌检测算法，无需用户标注数据，大大降低标注成本和提高车牌检测场景上线效率。 功能介绍 无需标注数据，构建无监督车牌检测模型，用于识别不同场景下的车牌。

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加纳官方车牌 10 领馆车牌 100 印尼私家车牌 143 墨西哥卡车牌 172 加纳外交车牌 12 港牌 101 印尼公共交通车牌 144 墨西哥摩托车牌 173 加纳商用车牌 13 澳门牌 102 印尼使馆车牌 145 墨西哥车牌 174 加纳摩托车牌 14 农用车牌 拖拉机 103

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200USD 考试内容 HCIA-AI V3.0考试包含人工智能基础知识、机器学习、深度学习、昇腾AI体系、华为AI全栈全场景战略知识等内容。 知识点 人工智能概览 10% 机器学习概览 20% 深度学习概览 20% 业界主流开发框架 12% 华为AI开发框架MindSpore 8%

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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） （收费站2，（车牌号1，通过时间，通过的第2个收费站）） （收费站4，（车牌号1，通过时间，通过的第3个收费站）） （收费站5，（车牌号1，通过时间，通过的第4个收费站）） 根据收费站聚合数据。 收费站1，[（车牌号1，通过时间，通过的第1个收费站），（车牌号2，通过时间，通

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数据扩增通过简单的数据扩增例如缩放、裁剪、变换、合成等操作直接或间接的方式增加数据量。 数据生成应用相关深度学习模型，通过对原数据集进行学习，训练生成新的数据集的方式增加数据量。 数据域迁移应用相关深度学习模型，通过对原域和目标域数据集进行学习，训练生成原域向目标域迁移的数据。 父主题： 处理ModelArts数据集中的数据

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培训内容 培训内容 说明 神经网络基础 介绍深度学习预备知识，人工神经网络，深度前馈网络，反向传播和神经网络架构设计 图像处理理论和应用 介绍计算机视觉概览，数字图像处理基础，图像预处理技术，图像处理基本任务，特征提取和传统图像处理算法，深度学习和卷积神经网络相关知识 语音处理理论和应用

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ModelArts Standard模型训练提供容器化服务和计算资源管理能力，负责建立和管理机器学习训练工作负载所需的基础设施，减轻用户的负担，为用户提供灵活、稳定、易用和极致性能的深度学习训练环境。通过ModelArts Standard模型训练，用户可以专注于开发、训练和微调模型。

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、合理，有助于提高管制策略的有效性和针对性。 闭环管理与自主学习机制：国蓝中天实现了污染摸排流程化反馈数据的闭环管理与自主学习。这种机制使得管制系统能够不断学习和优化，进一步提高污染管治的有效性。通过持续的数据反馈和学习，系统能够不断完善自身，适应不断变化的污染状况。

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S服务端请求ID后联系OBS服务端运维团队定位异常原因； 如果从ObsException异常或日志文件中无法获取OBS服务端请求ID，请收集ObsException的异常堆栈信息并联系OBS客户端运维团队定位异常原因。 父主题： 问题定位(Java SDK)

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为什么SIM卡定位失败？ 当遇到以下原因时，会出现SIM卡定位失败情况： 设备离线导致定位失败，需设备恢复在线状态。 流控导致限流，请稍后重试。 父主题： 物联网卡管理

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机器人版本说明 功能列表 基础版 高级版 专业版 旗舰版 管理问答语料 √ √ √ √ 实体管理 √ √ √ √ 问答模型训练 轻量级深度学习 - √ √ √ 重量级深度学习 - - - √ 调用 问答机器人 √ √ √ √ 问答诊断 - √ √ √ 运营面板 √ √ √ √ 高级设置 基本信息

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通过异常信息定位问题，参见问题定位实例。

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进程被终止如何定位原因 问题背景与现象 在某环境出现DataNode异常重启，且确认此时未从页面做重启DataNode的操作，需要定位是什么进程终止了DataNode服务端进程。 原因分析 常见的进程被异常终止有2种原因： Java进程OOM被终止 一般Java进程都会配置OOM

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